Processamento De Imagens Tensorial Com Técnica Cp Programado Em Python

Este estudo apresenta a aplicação da decomposição tensorial CP (Canoncial Polyadic) no contexto do processamento de imagens digitais, utilizando a linguagem de programação Python.

A decomposição tensorial CP é uma técnica avançada que visa a decomposição de um tensor em uma soma de componentes, sendo amplamente utilizada para análise e modelagem de dados multidimensionais.

No contexto de imagens, a técnica CP é particularmente útil para redução de dimensionalidade, compressão e extração de características, mantendo as informações essenciais da imagem.

Neste trabalho, exploramos como a técnica CP pode ser empregada para decompor uma imagem RGB em componentes fundamentais, permitindo sua reconstrução com menor complexidade, mas mantendo suas características visuais principais.

A implementação prática é realizada com o uso da biblioteca TensorLy, especializada em operações com tensores, e ilustrada por meio da decomposição e reconstrução de uma imagem 2D.

O estudo também inclui a análise do erro relativo de reconstrução, demonstrando a eficácia da técnica na compressão de dados sem perda significativa de informação visual.

Esta abordagem serve como uma introdução acessível ao uso de decomposições tensoriais no processamento de imagens, destacando o potencial da técnica CP para aplicações em visão computacional, compressão de imagens e análise de dados.